Os atuais gerenciadores de banco de dados não são adequados para manipulação de dados complexos; e entre eles destacamos os dados multimídia que, para agilizar as consultas usam a operação de igualdade sobre as estruturas de indexação.Operações de igualdade são pouco utilizadas em operações que envolvem dados complexos, uma vez que, a existência de dois elementos extremamente iguais é rara. Uma classe de operadores que se adequa melhor para manipulação desses dados são os operadores por similaridade. Exemplo de operadores de seleção por similaridade são a consulta por abrangência (range queries) e consulta aos vizinhos mais próximos. Exemplificando, o operador de seleção aos vizinhos mais próximos responde a consultas como, ?selecione as cinco proteínas mais parecidas pelo alinhamento da proteína Sparc (responsável pelo câncer de pele)?. Existem muitos trabalhos desenvolvidos no sentido de prover operadores de seleção por similaridade envolvendo estruturas baseadas em árvores. Entretanto, poucos estudos têm sido realizados envolvendo a utilização de operadores diferentes da seleção, por exemplo, a junção. Um operador de junção compara pares de objetos de elementos pertencentes ao domínio dos dados, ao passo que um operador de seleção recebe uma constante para a comparação dos elementos. Podemos ter assim, três operadores de junção por similaridade: operadores de junção por abrangência, por vizinhos mais próximos e sobre os pares de vizinhos mais próximos. Exemplificando, uma consulta utilizando junção por abrangência responde a consultas do tipo: ?Selecione as proteínas contidas no vírus da Hepatite B que diferem em até duas unidades de alinhamento das contidas no vírus da Hepatite C?. Este trabalho apresenta um novo método de acesso métrico em extrema quantidade de dados bem como, formas de implementação das formas de junção em estruturas métricas / The present databases managers are not adequated for complex data manipulation and among them we point out the multimedia data that to speed up the query use the equality operation on the index structure. Equality operations are not much used in operations that involve complex data sence the presence of two elements extremely equal is rare. An operator class that better manipulates these data are the similarity operators. Selection operators by similarity are the range query and the nearest neighbors query. For example, the selection operator to the nearest neighbors answers the queries like: ?select five proteins more similar by the alignment of the Sparc protein (responsible for the skin cancer)?. There are many works developed to provide similarity by selection operators envvolving structures based in trees. However, few studies have been done involving the use of different operators selection, for example, the join. A join operator compares pairs of objects of the elements belonging to the domain of the data, whereas a selection operator receives a constant to make the comparison of the elements. We can have three similarity join operators: the range join operators, the nearest neighbor and the closest neighbors pair. For instance, a query using the range join answers these kind of queries: ?Select the proteins restrained in the Hepatitis B virus that differ up to two unities from the alignment of the protein found in the Heapatitis C virus?. This work presents a new metric access method with an extreme amount of data as well as implementations forms of the join in metric structures
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-24012007-114018 |
| Date | 18 January 2006 |
| Creators | Seraphim, Enzo |
| Contributors | Traina Junior, Caetano |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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